Ray: библиотека для распределённых Python и ML вычислений
Ray берёт обычный Python-код обучения или инференса модели и масштабирует его с ноутбука до тысяч GPU без переписывания под распределённую систему.
Готово! Автоматизация запущена.
Об инструменте
О сервисе
Ray: open source движок, на котором держатся многие крупные ИИ-платформы. Берёте обычный Python-код (обучение модели, батч-инференс, обработку данных) и запускаете его хоть на ноутбуке, хоть на тысяче GPU. Логику переписывать не нужно, Ray сам разносит задачи по доступным ресурсам.
Что умеет
- Распределённый Python. Оборачивает функции и классы в задачи, они сами разлетаются по кластеру.
- Обучение моделей. Учит модели, включая крупные foundation-модели, распределённо, поверх привычного фреймворка.
- Batch-инференс. Держит CPU и GPU в одном пайплайне, чтобы дорогие ускорители не простаивали.
- LLM-инференс и файнтюнинг. Обслуживает большие языковые модели и дообучает их на любом типе ускорителя.
Кому подойдёт
ML-инженерам и дата-командам, которым одной машины уже мало, а переезжать на отдельную распределённую систему с нуля не хочется. Подойдёт и тем, кто уже сидит на конкретном ML-фреймворке и хочет масштабировать именно его, не меняя инструменты.
Для одного скрипта без реальной нагрузки Ray избыточен. Сложность распределённой системы того не стоит.
Важно знать
Сам Ray open source и бесплатен, разворачиваете его сами. Управляемая платформа Anyscale (те же создатели) добавляет готовую инфраструктуру, поддержку и корпоративные функции. Фиксированного прайс-листа на сайте нет, цену и условия обсуждают с отделом продаж, но новым аккаунтам дают стартовый кредит $100 на пробу.
Ключевые возможности
Задачи
Определяет задачи для распределенной обработки.
Актёры
Обеспечивает управление состояниями и повторяемостью.
Объекты
Позволяет создавать и управлять объектами в распределенной среде.
ML библиотеки
Поддерживает высокопроизводительные ML-библиотеки для разработчиков.
Кому подходит
Кейсы использования
Посмотрите, как Ray by Anyscale меняет процесс работы.
Без Ray, рабочие нагрузки могли бы выполняться на одном узле или требовать сложного рукописного кода для распределения задач.
С Ray, все рабочие нагрузки можно масштабировать с минимальными усилиями и использовать высокопроизводительные ML-библиотеки.
Тарифы и цены
Цены проверены 17 августа 2026 г.
Ray (open source)
Полностью бесплатен для самостоятельного развёртывания- Весь функционал ядра и библиотек
- Поддержка сообщества через Slack и форумы
Anyscale
- Управляемая инфраструктура для Ray
- Корпоративная поддержка и SLA
- Стартовый кредит $100 для новых аккаунтов
Плюсы
- Простой API для создания распределенных приложений.
- Поддержка различных ML-библиотек.
- Гибкость в масштабировании рабочих нагрузок.
Минусы
- Учиться работе с Ray требует времени и усилий.
- Некоторые функции доступны только для Python-приложений.
- Документация может быть не полностью обновлена или подробна.
Часто задаваемые вопросы
Сколько стоит Ray?+
Сам Ray open source и бесплатен. Управляемая платформа Anyscale не публикует фиксированный прайс-лист, условия обсуждаются с отделом продаж, новым пользователям дают стартовый кредит $100.
Нужен ли Anyscale, чтобы пользоваться Ray?+
Нет, Ray можно развернуть самостоятельно бесплатно. Anyscale это управляемая версия с готовой инфраструктурой и поддержкой для тех, кто не хочет администрировать кластер сам.
Для каких задач используют Ray?+
Распределённое обучение моделей, batch-инференс, обслуживание LLM, обработка мультимодальных данных и reinforcement learning в связке с привычными Python-фреймворками.
Нужны ли специальные знания, чтобы начать с Ray?+
Базовое использование доступно через привычный Python-код с минимальными изменениями, но эффективная работа с распределённой системой требует опыта в ML-инженерии.
Похожие нейросети
Все альтернативы →
Make.com
Make – это визуальная платформа для автоматизации бизнес процессов и создания AI агентов. Она позволяет пользователям связывать различные приложения, данные и…
Zapier Central
Zapier Central — это платформа для автоматизации процессов без необходимости писать код. Она позволяет пользователям соединять и автоматизировать рабочие…
Notion AI
Notion AI представляет собой AI оптимизированный рабочий пространство, направленный на упрощение командной работы и управление проектами, документами и базами…
Browse AI
Browse AI — это платформа для автоматической извлечения и мониторинга данных с любых веб сайтов без необходимости написания кода. Эта инновационная технология…
n8n
Пока нет оценокn8n: конструктор автоматизаций: рабочий процесс собирается визуально из блоков узлов, а в любом узле можно вписать свой код на JavaScript или Python, если…
Graphy
Пока нет оценокТренер по йоге записывает урок на телефон и в третий раз пытается залить видео в закрытый чат, пока ученики пишут в личку "а где взять доступ". Graphy (бывший…
Hootsuite
Пока нет оценокSMM менеджер в агентстве обычно держит открытыми пять вкладок с разными соцсетями сразу, чтобы вовремя выложить один и тот же пост everywhere и не прозевать…
AutoGPT
Пока нет оценокAndrej Karpathy в 2023 году назвал AutoGPT "следующим фронтиром промпт инжиниринга", и с тех пор проект вырос из вирусного эксперимента с автономными агентами…
Zoho Sheet
Пока нет оценокОткрываете таблицу на сотню строк заказов и вместо того чтобы вручную собирать сводную, спрашиваете обычным текстом: покажи выручку по месяцам. Zoho Sheet,…
Rows AI
Пока нет оценокЗаливаете в Rows выписку из банка в PDF и вместо ручного разбора строк просто спрашиваете: сколько ушло на рекламу в июле. Так работает Rows, онлайн таблицы с…
Nanonets
Пока нет оценокПрисылают счёт на $25 000 с непонятным форматом полей, и вместо того чтобы разбирать его руками, агент Nanonets за секунды выхватывает сумму, поставщика и…
DoNotPay
Пока нет оценокОбнаруживаете в выписке подписку на сервис, которым не пользовались полгода, и вместо звонка в поддержку с получасовым ожиданием просто пишете об этом в чат…
Как начать использовать? (Квест)
Установка
Установите Ray через pip.
Конфигурация
Настройте рабочую среду для распределенной обработки.
Запуск приложения
Запустите ваше распределенное приложение с использованием Ray.
Установка
Установите Ray через pip.
Конфигурация
Настройте рабочую среду для распределенной обработки.
Запуск приложения
Запустите ваше распределенное приложение с использованием Ray.
Готовы попробовать Ray by Anyscale?
У большинства AI-инструментов есть бесплатный план. Начните за 1 минуту.
Перейти на сайт Ray by Anyscale →